Notas de aula da disciplina de Modelagem Matemática do Instituto de Matemática da UFRJ, do período 2020/1.
Professor da disciplina neste período: Ricardo M. S. Rosa.
Links para acessar a página inicial das notas de aula, do período 2020/1, via Github, Binder e Google Colab:
Link para as notas de aula do período anterior:
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As notas de aula estão dispostas na forma de uma coleção de cadernos Jupyter e estão disponíveis no subdiretório aulas. As notas serão escritas e disponibilizadas ao longo do curso.
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Há uma Página Inicial exibindo a coleção de cadernos de forma estruturada, com links para cada caderno.
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Os cadernos podem ser visualizados dentro do próprio Github, ou acessadas, modificadas e executadas nas "nuvens de computação" Binder e Google Colab, através dos links exibidos acima.
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Além disso, um servidor próprio para o curso está sendo construído no AWS - Amazon Web Services, onde cada aluno terá uma conta e todo o ambiente computacional necessário para o acompanhamento do curso. O endereço para esse ambiente computacional é https://www.modmat.ml/jupyter.
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Cada aluno deverá enviar, para o email do professor, o seu nome, sobrenome, email e o nome de usuário que deseja ter em https://www.modmat.ml/jupyter.
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Cada período será mantido em um branch próprio do repositório. As notas do período corrente são mantidas no branch master. Ao final do período, serão transferidas para outro branch.
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As edições anteriores da disciplina, ministradas neste formato, e que estão em outros branches, podem ser acessadas diretamente através dos seguintes links:
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Ao longo do período, é esperado que os alunos modifiquem os cadernos existentes e criem os seus próprios cadernos para resolver os exercícios, os testes e escrever os trabalhos/mini-projetos e o projeto final.
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A comunicação mais apropriada entre o professor e os alunos ainda está sendo avaliada, mas uma possibilidade é que isso seja feito através do AVA @ UFRJ (Ambiente Virtual de Aprendizagem na UFRJ). Informes via SIGA/Intranet UFRJ e mensagens diretas via e-mail também podem ser utilizados.
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Cada branch, contendo a coleção de todos os cadernos, figuras, dados e códigos que compõem as notas de aula, podem ser baixadas para uma máquina local através do botão
Clone or Downloadda página inicial rmsrosa/modelagem_matematica do branch de cada repositório, escolhendo a opçãoDownload ZIP. -
Cada caderno, além de poder ser visualizado diretamente no Github e acessado nas nuvens de computação, também pode ser baixado individualmente para uma máquina local clicando-se no ícone
Raw, que aparece em cada página, e baixando para a sua máquina o conteúdo que aparecer no navegador (é um arquivo fonte de cadernos jupyter, com a extensão".ipynb"). -
As alterações nos cadernos deste repositório e a criação de novos cadernos podem ser feitas localmente, em máquinas com o Python (versão 3.6 ou maior) e os devidos pacotes devidamente instalados, ou nas nuvens de computação mencionadas acima.
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A lista dos pacotes python necessários para a execução do conjunto de cadernos aparece no arquivo requirements.txt. Esse arquivo não é apenas uma referência, ele é necessário para o Binder poder montar o ambiente python com todos os pacotes a serem utilizados. O Google Colab, por outro lado, já tem o seu próprio ambiente, bastante completo, e não depende deste arquivo. O ambiente em https://www.modmat.ml/jupyter, por sua vez, já conta com os pacotes devidamente pré-instalados.
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No Binder e no Google Colab, um ambiente python temporário é montado e os cadernos podem ser alterados e executados interativamente. Mas eles não são guardados para uma próxima sessão. Se quiser salvar as alterações, é necessário baixar os cadernos alterados para a sua máquina.
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Uma alternativa, caso tenha o Google Drive, é habilitar o Google Colab em sua conta do Google e copiar as notas para um diretório denominado Colab Notebooks que será automaticamente criado em seu Google Drive. Nesse caso, as notas podem ser acessadas, executadas e gravadas normalmente para uso posterior, como se estivesse com uma instalação local do jupyter.
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Vale ressaltar, no entanto, que o funcionamento do jupyter no Google Colab é um pouco diferente do padrão e o acesso aos arquivos locais é um pouco mais delicado.
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Uma outra alternativa é criar uma conta no github, clonar o repositório e usar o Google Colab ou o Binder a partir do seu repositório. Será necessário, no entanto, após a clonagem, modificar os cadernos para atualizar os links com o nome do seu repositório. Trabalhar com o github não é trivial, mas uma vantagem é que será mais fácil submeter correções ou sugestões para este repositório, ajudando-o a melhorar.
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Abrir um conta no github também permite marcar este repositório com uma "estrela", para acesso direto a partir do seu perfil. É uma espécie de "bookmark". Isso pode ser feito clicando-se no botão Star, no canto superior direito do repositório.
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Outra opção é clicar no botão Watch, também no canto superior direito do repositório. Dessa forma, você receberá notificações, por e-mail, sobre qualquer modificação feita no mesmo.
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Há um branch livro, que contém uma versão bastante preliminar de um livro-texto para a disciplina. Este livro-texto ainda não está sendo muito utilizado na matéria. A ideia, no entanto, é que ele seja aprimorado aos poucos e que seja mais útil em uma das próximas edições da disciplina.
Os textos neste repositório estão disponíveis sob a licença CC-BY-NC-ND license. Mais informações sobre essa licença em Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0.
Os códigos neste repositório, nos blocos de código dos jupyter notebooks, estão disponíveis sob a licença GNU-GPL. Mais informações sobre essa licença em GNU GENERAL PUBLIC LICENSE Version 3.